En esta guía, se muestra cómo la cantidad de vehículos proporcionados en una solución de optimización de rutas puede variar según los parámetros de la solicitud.
La API de Route Optimization no solo optimiza el pedido de finalización del envío, sino que también asigna esos envíos a vehículos para optimizar los costos bajo las restricciones que administras.
En el primer ejemplo, la cantidad de vehículos coincide con la cantidad de envíos, y todos los vehículos comparten las mismas propiedades de costo y ubicación. Cada vehículo tiene un costo por hora de funcionamiento y un costo por kilómetro recorrido, lo que ayudará a minimizar el tiempo y la distancia de viaje. Uno podría esperar que se asignen envíos a varios vehículos, pero la respuesta de ejemplo muestra la solución de menor costo según los parámetros del modelo de costo especificado.
Consulta una solicitud de ejemplo con varios vehículos
{
"model": {
"globalStartTime": "2023-01-13T16:00:00-08:00",
"globalEndTime": "2023-01-14T16:00:00-08:00",
"shipments": [
{
"deliveries": [
{
"arrivalLocation": {
"latitude": 37.789456,
"longitude": -122.390192
},
"duration": "250s"
}
],
"pickups": [
{
"arrivalLocation": {
"latitude": 37.794465,
"longitude": -122.394839
},
"duration": "150s"
}
],
"penaltyCost": 100.0
},
{
"deliveries": [
{
"arrivalLocation": {
"latitude": 37.789116,
"longitude": -122.395080
},
"duration": "250s"
}
],
"pickups": [
{
"arrivalLocation": {
"latitude": 37.794465,
"longitude": -122.394839
},
"duration": "150s"
}
],
"penaltyCost": 5.0
},
{
"deliveries": [
{
"arrivalLocation": {
"latitude": 37.795242,
"longitude": -122.399347
},
"duration": "250s"
}
],
"pickups": [
{
"arrivalLocation": {
"latitude": 37.794465,
"longitude": -122.394839
},
"duration": "150s"
}
],
"penaltyCost": 50.0
}
],
"vehicles": [
{
"endLocation": {
"latitude": 37.794465,
"longitude": -122.394839
},
"startLocation": {
"latitude": 37.794465,
"longitude": -122.394839
},
"costPerHour": 50.0,
"costPerKilometer": 10.0
},
{
"endLocation": {
"latitude": 37.794465,
"longitude": -122.394839
},
"startLocation": {
"latitude": 37.794465,
"longitude": -122.394839
},
"costPerHour": 50.0,
"costPerKilometer": 10.0
},
{
"endLocation": {
"latitude": 37.794465,
"longitude": -122.394839
},
"startLocation": {
"latitude": 37.794465,
"longitude": -122.394839
},
"costPerHour": 50.0,
"costPerKilometer": 10.0
}
]
}
}
Cómo ver una respuesta a la solicitud con varios vehículos
{
"routes": [
{
"vehicleStartTime": "2023-01-14T00:00:00Z",
"vehicleEndTime": "2023-01-14T00:28:22Z",
"visits": [
{
"isPickup": true,
"startTime": "2023-01-14T00:00:00Z",
"detour": "0s"
},
{
"shipmentIndex": 2,
"isPickup": true,
"startTime": "2023-01-14T00:02:30Z",
"detour": "150s"
},
{
"startTime": "2023-01-14T00:08:55Z",
"detour": "150s"
},
{
"shipmentIndex": 2,
"startTime": "2023-01-14T00:21:21Z",
"detour": "572s"
}
],
"transitions": [
{
"travelDuration": "0s",
"waitDuration": "0s",
"totalDuration": "0s",
"startTime": "2023-01-14T00:00:00Z"
},
{
"travelDuration": "0s",
"waitDuration": "0s",
"totalDuration": "0s",
"startTime": "2023-01-14T00:02:30Z"
},
{
"travelDuration": "235s",
"travelDistanceMeters": 795,
"waitDuration": "0s",
"totalDuration": "235s",
"startTime": "2023-01-14T00:05:00Z"
},
{
"travelDuration": "496s",
"travelDistanceMeters": 1893,
"waitDuration": "0s",
"totalDuration": "496s",
"startTime": "2023-01-14T00:13:05Z"
},
{
"travelDuration": "171s",
"travelDistanceMeters": 665,
"waitDuration": "0s",
"totalDuration": "171s",
"startTime": "2023-01-14T00:25:31Z"
}
],
"metrics": {
"performedShipmentCount": 2,
"travelDuration": "902s",
"waitDuration": "0s",
"delayDuration": "0s",
"breakDuration": "0s",
"visitDuration": "800s",
"totalDuration": "1702s",
"travelDistanceMeters": 3353
},
"routeCosts": {
"model.vehicles.cost_per_kilometer": 33.53,
"model.vehicles.cost_per_hour": 23.638888888888889
},
"routeTotalCost": 57.168888888888887
},
{
"vehicleIndex": 1
},
{
"vehicleIndex": 2
}
],
"skippedShipments": [
{
"index": 1
}
],
"metrics": {
"aggregatedRouteMetrics": {
"performedShipmentCount": 2,
"travelDuration": "902s",
"waitDuration": "0s",
"delayDuration": "0s",
"breakDuration": "0s",
"visitDuration": "800s",
"totalDuration": "1702s",
"travelDistanceMeters": 3353
},
"usedVehicleCount": 1,
"earliestVehicleStartTime": "2023-01-14T00:00:00Z",
"latestVehicleEndTime": "2023-01-14T00:28:22Z",
"totalCost": 62.168888888888887,
"costs": {
"model.vehicles.cost_per_hour": 23.638888888888889,
"model.shipments.penalty_cost": 5,
"model.vehicles.cost_per_kilometer": 33.53
}
}
}
La herramienta de resolución asigna todos los envíos a un solo vehículo y omite uno a pesar de la amplia disponibilidad de un vehículo. Esto se debe a que el costo de operar vehículos adicionales es demasiado alto para justificarlo y no es rentable para ningún vehículo completar el envío omitido debido a su bajo costo de penalización.
A pesar de la capacidad disponible, un vehículo puede realizar todos los envíos asignados de la manera más rentable. Los vehículos de la solicitud no tienen establecida la propiedad usedIfRouteIsEmpty (consulta la documentación del mensaje Vehicle (REST, gRPC) para obtener más información, por lo que no generan costo si se usan.
Cambiar los parámetros de costo para priorizar las soluciones más cortas a nivel global en lugar de rutas para vehículos individuales más cortas provoca que más vehículos participen en la solución. En la siguiente solicitud de ejemplo, se reemplaza Vehicle.costPerHour por el ShipmentModel.globalDurationCostPerHour global y se priorizan las soluciones que son en total más cortas que el tiempo de funcionamiento para cualquier vehículo determinado. El costo de penalización de shipment[1] también aumenta para reducir la probabilidad de que se omita.
Consulta una solicitud de ejemplo con globalDurationCostPerHour
{
"model": {
"globalStartTime": "2023-01-13T16:00:00-08:00",
"globalEndTime": "2023-01-14T16:00:00-08:00",
"globalDurationCostPerHour": 150.0,
"shipments": [
{
"deliveries": [
{
"arrivalLocation": {
"latitude": 37.789456,
"longitude": -122.390192
},
"duration": "250s"
}
],
"pickups": [
{
"arrivalLocation": {
"latitude": 37.794465,
"longitude": -122.394839
},
"duration": "150s"
}
],
"penaltyCost": 100.0
},
{
"deliveries": [
{
"arrivalLocation": {
"latitude": 37.789116,
"longitude": -122.395080
},
"duration": "250s"
}
],
"pickups": [
{
"arrivalLocation": {
"latitude": 37.794465,
"longitude": -122.394839
},
"duration": "150s"
}
],
"penaltyCost": 75.0
},
{
"deliveries": [
{
"arrivalLocation": {
"latitude": 37.795242,
"longitude": -122.399347
},
"duration": "250s"
}
],
"pickups": [
{
"arrivalLocation": {
"latitude": 37.794465,
"longitude": -122.394839
},
"duration": "150s"
}
],
"penaltyCost": 50.0
}
],
"vehicles": [
{
"endLocation": {
"latitude": 37.794465,
"longitude": -122.394839
},
"startLocation": {
"latitude": 37.794465,
"longitude": -122.394839
},
"costPerKilometer": 10.0
},
{
"endLocation": {
"latitude": 37.794465,
"longitude": -122.394839
},
"startLocation": {
"latitude": 37.794465,
"longitude": -122.394839
},
"costPerKilometer": 10.0
},
{
"endLocation": {
"latitude": 37.794465,
"longitude": -122.394839
},
"startLocation": {
"latitude": 37.794465,
"longitude": -122.394839
},
"costPerKilometer": 10.0
}
]
}
}
El resultado muestra que el uso del parámetro de costo global por hora da como resultado el uso de los tres vehículos en lugar de uno solo.
Ver una respuesta a la solicitud mediante globalDurationCostPerHour
{
"routes": [
{
"vehicleStartTime": "2023-01-14T00:00:00Z",
"vehicleEndTime": "2023-01-14T00:16:20Z",
"visits": [
{
"shipmentIndex": 2,
"isPickup": true,
"startTime": "2023-01-14T00:00:00Z",
"detour": "0s"
},
{
"shipmentIndex": 2,
"startTime": "2023-01-14T00:09:19Z",
"detour": "0s"
}
],
"transitions": [
{
"travelDuration": "0s",
"waitDuration": "0s",
"totalDuration": "0s",
"startTime": "2023-01-14T00:00:00Z"
},
{
"travelDuration": "409s",
"travelDistanceMeters": 1371,
"waitDuration": "0s",
"totalDuration": "409s",
"startTime": "2023-01-14T00:02:30Z"
},
{
"travelDuration": "171s",
"travelDistanceMeters": 665,
"waitDuration": "0s",
"totalDuration": "171s",
"startTime": "2023-01-14T00:13:29Z"
}
],
"metrics": {
"performedShipmentCount": 1,
"travelDuration": "580s",
"waitDuration": "0s",
"delayDuration": "0s",
"breakDuration": "0s",
"visitDuration": "400s",
"totalDuration": "980s",
"travelDistanceMeters": 2036
},
"routeCosts": {
"model.vehicles.cost_per_kilometer": 20.36
},
"routeTotalCost": 20.36
},
{
"vehicleIndex": 1,
"vehicleStartTime": "2023-01-14T00:00:00Z",
"vehicleEndTime": "2023-01-14T00:18:54Z",
"visits": [
{
"shipmentIndex": 1,
"isPickup": true,
"startTime": "2023-01-14T00:00:00Z",
"detour": "0s"
},
{
"shipmentIndex": 1,
"startTime": "2023-01-14T00:08:24Z",
"detour": "0s"
}
],
"transitions": [
{
"travelDuration": "0s",
"waitDuration": "0s",
"totalDuration": "0s",
"startTime": "2023-01-14T00:00:00Z"
},
{
"travelDuration": "354s",
"travelDistanceMeters": 1192,
"waitDuration": "0s",
"totalDuration": "354s",
"startTime": "2023-01-14T00:02:30Z"
},
{
"travelDuration": "380s",
"travelDistanceMeters": 1190,
"waitDuration": "0s",
"totalDuration": "380s",
"startTime": "2023-01-14T00:12:34Z"
}
],
"metrics": {
"performedShipmentCount": 1,
"travelDuration": "734s",
"waitDuration": "0s",
"delayDuration": "0s",
"breakDuration": "0s",
"visitDuration": "400s",
"totalDuration": "1134s",
"travelDistanceMeters": 2382
},
"routeCosts": {
"model.vehicles.cost_per_kilometer": 23.82
},
"routeTotalCost": 23.82
},
{
"vehicleIndex": 2,
"vehicleStartTime": "2023-01-14T00:00:00Z",
"vehicleEndTime": "2023-01-14T00:16:14Z",
"visits": [
{
"isPickup": true,
"startTime": "2023-01-14T00:00:00Z",
"detour": "0s"
},
{
"startTime": "2023-01-14T00:06:25Z",
"detour": "0s"
}
],
"transitions": [
{
"travelDuration": "0s",
"waitDuration": "0s",
"totalDuration": "0s",
"startTime": "2023-01-14T00:00:00Z"
},
{
"travelDuration": "235s",
"travelDistanceMeters": 795,
"waitDuration": "0s",
"totalDuration": "235s",
"startTime": "2023-01-14T00:02:30Z"
},
{
"travelDuration": "339s",
"travelDistanceMeters": 1276,
"waitDuration": "0s",
"totalDuration": "339s",
"startTime": "2023-01-14T00:10:35Z"
}
],
"metrics": {
"performedShipmentCount": 1,
"travelDuration": "574s",
"waitDuration": "0s",
"delayDuration": "0s",
"breakDuration": "0s",
"visitDuration": "400s",
"totalDuration": "974s",
"travelDistanceMeters": 2071
},
"routeCosts": {
"model.vehicles.cost_per_kilometer": 20.71
},
"routeTotalCost": 20.71
}
],
"metrics": {
"aggregatedRouteMetrics": {
"performedShipmentCount": 3,
"travelDuration": "1888s",
"waitDuration": "0s",
"delayDuration": "0s",
"breakDuration": "0s",
"visitDuration": "1200s",
"totalDuration": "3088s",
"travelDistanceMeters": 6489
},
"usedVehicleCount": 3,
"earliestVehicleStartTime": "2023-01-14T00:00:00Z",
"latestVehicleEndTime": "2023-01-14T00:18:54Z",
"totalCost": 112.14,
"costs": {
"model.vehicles.cost_per_kilometer": 64.89,
"model.global_duration_cost_per_hour": 47.25
}
}
}
En esta respuesta, los tres vehículos están en uso (por metrics.usedVehicleCount) y a cada uno se le asigna un envío para completar. Con ubicaciones de inicio, ubicaciones de destino y costPerKilometer idénticos, los tres vehículos se pueden intercambiar de forma eficaz, por lo que no importa qué envío se asigne a qué vehículo.
El globalDurationCostPerHour hace que el optimizador encuentre una solución más corta en general: la diferencia entre earliestVehicleStartTime y latestVehicleEndTime es de solo 18 minutos y 54 segundos en comparación con los 28 minutos y 22 segundos de la respuesta anterior. Dicho esto, el metrics.costs.model.vehicles.cost_per_kilometer aumentó, lo que refleja la distancia total recorrida de los tres vehículos usados. Esto demuestra una de las formas en que el modelo de costos te permite realizar compensaciones:
- Mayor costo de tiempo global: Aumenta la utilización del vehículo para minimizar el tiempo de finalización general, a costa de una mayor distancia del vehículo y el tiempo en tránsito.
- Mayor costo del tiempo del vehículo: Disminuye el uso del vehículo y el tiempo en tránsito a costa de una solución general más larga.
Ten en cuenta que el valor de globalDurationCostPerHour de 150.0 en este ejemplo se establece como tres veces el costPerHour de 50.0 de los vehículos individuales del ejemplo anterior. Este valor del costo global espera de manera efectiva que los tres vehículos funcionen simultáneamente; sin embargo, en entornos prácticos, esas suposiciones pueden no reflejar la realidad y, de hecho, tener un efecto negativo en la calidad del resultado.
Como se describe en Parámetros del modelo de costos, todos los parámetros de costos se expresan en las mismas unidades sin dimensiones, pero pueden tener significados muy diferentes. Por lo general, los valores de los parámetros del modelo de costos deben basarse en la realidad tanto como sea posible, ya que los costos artificiales como los de este ejemplo pueden hacer que la API se optimice para objetivos que no coinciden con tu intent.